大規模言語モデル（LLM）とは？概要、重要性、ユースケース、評価や価格競争について解説

LLMの発展は、プロンプト・エンジニアリング、RAG（検索拡張生成）、パラメータ効率の良いファインチューニング (PEFT：Parameter-Efficient Fine Tuning) などの関連技術の成長を促しています。

プロンプト・エンジニアリングは、モデルから望ましい応答を得るためのプロンプト設計を追究する技術であり、LLMの性能を最大限に引き出すうえで欠かせません。また、RAG（検索拡張生成）はLLMの持つ静的な知識を補うために、外部の関連データを取り込み、正確性や最新情報へのアクセス性を高めます。PEFTは、フル・ファインチューニング（Full fine-tuning）よりもはるかに軽量な計算資源で、LLMを特定のタスク向けに最適化する手段として注目されています。

LLMには大きな可能性がある一方で、課題も少なくありません。モデルタイプや機能、ベンチマークによる性能評価、ユースケースへの適合性だけでなく、価格、速度、セキュリティなど多面的に検討しなければなりません。また、データプライバシーやバイアスの問題、誤情報や支離滅裂な回答（いわゆる「ハルシネーション（幻覚）」）の生成リスク、運用コストなども考慮が必要です。さらに、技術の進化が非常に速いため、専門家や開発者には継続的な学習と適応が求められます。

LLMは多様な分野において幅広く応用できる可能性を秘めています。汎用のLLMは、コンテンツ作成や要約など一般的な自然言語の理解や生成タスクに活用される一方で、特定ドメイン向けに学習あるいはファインチューニングされたLLMは、特定産業分野やコーディング、翻訳、ドキュメント理解など特化型タスクでより深い知識を必要とする場面で力を発揮します。企業や組織では、汎用LLMとドメイン特化型LLMを組み合わせて、LLMを活用したソリューションを構築する場合もあります。

• コンテンツ作成と要約: 一般的な自然言語タスクに適した汎用LLMが活用されます。

• 質問応答: LLMは、学習データやRAGによる追加情報をもとに、ユーザーの問い合わせに応じた回答を生成できます。

• チャットボット および会話型AI: ChatGPTなどの事例から分かるように、対話型のインターフェースを実現します。最終的にはチャットボットのユーザー満足度などが成果指標となる場合があります。

• コード生成と理解: HumanEvalやCodeXGLUEなどのベンチマークでLLMのコーディング能力が評価されます。コーディング・タスクに特化したドメイン特化型モデルのファインチューニングも可能です。

• 翻訳: 翻訳タスクに最適化されたドメイン特化型LLMを使うことで、高精度の翻訳を実現できます。

• ドキュメント理解: ドメイン特化型LLMを活用して、文書の構造把握や内容の解析を高度に行うことができます。

• セマンティック・サーチ: エンベディングの特性により、単語や文の関係性をより深く理解する検索が可能です。

• レコメンデーション・システム: エンベディングを利用し、ユーザー行動や類似度分析を行うシステムを構築できます。

• 特定タスク向けのファインチューニング: 組織固有あるいはドメイン特化型データを用いてLLMをファインチューニングすることで、感情分類や指示への応答など、特定ニーズに合わせた性能向上が期待できます。

• RAGによる知識拡張: LLMは内部知識だけに依存せず、最新情報や内部データにアクセスして精度を高めることができ、特定領域の知識が必要なタスクなどに有効です。

企業や組織はモデル・タイプや能力（ベンチマークや自社のテストケース）、価格、速度、知的財産と免責、導入手法など多面的な要素に基づき、LLMを慎重に比較し評価することが重要です。
特に中国で進むLLMのAPI価格競争は、推論コストの低減傾向を示唆しており、最終的には企業のAI導入戦略、すなわちオンプレミスからクラウドベース環境への移行を促す可能性があります（次の章「DeepSeekの中国国内市場への影響と世界的な反応」を参照）。

ただし、短期的にはオンプレミスでの運用や、APIコスト以外にもファインチューニングやセキュリティ、サービス、人材確保といった要素が総合的なソリューション・コストに影響するため、API価格の低下がすぐに大きな変化をもたらすとは限りません。ガートナーでは、こうしたAI推論コスト (トレーニング済みのAIモデルを使用した出力生成にかるコスト) が下がっても、オンプレミスの生成AIソリューションを保有している企業に即座に影響が及ぶことはほとんどないという考えは変えていません。その大きな理由は、導入の選択肢が限定されていること、採用の初期段階であること、これまでのコスト構造にあります^*。

^* さらなる詳細は「大規模言語モデル（LLM）API価格：企業への短期的な影響」を参照

DeepSeekの台頭は、中国におけるLLM API市場の価格競争を激化させており、複数の中国系ベンダーが推論コストを大幅に引き下げています。短期的にはオンプレミスでソリューションを運用している企業への影響は限定的とみられますが、今後もAPI料金が下がり続けることでAI導入戦略を再評価する必要性が高まり、クラウドベースのAI推論ワークロードへ移行する動きが加速する可能性があります。

 DeepSeekによる革新的なAI戦略は、中国の自国産AIエコシステムを活性化し、グローバルなAIリーダーシップ獲得を目指す国家のビジョンとも合致しています。すでに中国の主要なクラウドサービス・プロバイダーや、AIアプリケーション開発、AIエンジニアリング、AIインフラストラクチャの企業がDeepSeekのモデルを統合しています。一方、世界的には、DeepSeekのAIモデルを特定のニッチ・アプリケーションで採用する米国のテック企業もある一方、OpenAIは推論コストを下げるなどの対抗措置も見られました。

DeepSeekは、急速に台頭したAI企業であり、とりわけ大規模言語モデル（LLM）の分野での進展により注目を集めています。中国のクオンティテイティブ・ファンド（Quantitative hedge fund, 数理モデルやAIを用いて投資戦略を運用するファンド）であるHigh-Flyerの財務的支援を受けて研究に注力しており、短期的な収益プレッシャーに左右されることなく、エンジニアが長期的な研究とイノベーションを優先できる環境を整えています。このように従来型ビジネスモデルに依存しない体制は、AI技術における実験や革新的アイデアの追求を促進しています。

DeepSeekは、コスト効率の高い高性能なAIモデル開発で評価を得ています。その戦略の中核となるのが、ソフトウェアを最適化する専門知識です。具体的には、MoE (Mixture of Experts)、FP8混合精度トレーニング、カスタムのロード・バランシング・カーネルといった技術を駆使し、限られたハードウェア上でトレーニング効率を上げています。こうしたイノベーションにより、DeepSeekは輸出規制対応GPU（NVIDIA H800など）を使用して、競合他社よりもはるかに低コストで優れたパフォーマンスを実現しています^*。従来は高性能AIの実現に大型で高価なハードウェアが必須と考えられてきましたが、DeepSeekはその常識に一石を投じています。

^* 多くの情報が流動的であるため、DeepSeekの開発にかかったコストの情報に限らず、それらの取り扱いについては十分な注意が必要です。

DeepSeekは、DeepSeek-R1やJanus Pro、DeepSeek-V3など、オープンウェイト(Open Weight)のAIモデルを公開し注目されています。DeepSeek-R1は、DeepSeek-V3ベースのモデルをもとに、言語モデリング、教師ありファインチューニング（SFT：Supervised Fine-Tuning）、そしてプレファレンス・チューニング（Preference Tuning）という3段階のプロセスを経て推論能力を強化して作られました。また、SFTを行わずに強化学習（RL: Reinforcement Learning）のみで学習した中間モデルであるDeepSeek-R1-Zeroも公開し、純粋なRLアプローチが数学やコーディングなど特定の分野で能力を高められる可能性を示しています。

クラウド・ベースのAIの場合、APIにかかるコストは総保有コスト (TCO：Total Cost of Ownership) の一部にすぎません。他にも以下のようなコストが必要です。

• AIソフトウェア／ツール

• AI-Readyデータとガバナンス

• インフラストラクチャとクラウド・コンピューティング

• AIサービス、スキルの高い人材

• セキュリティ／法規制コンプライアンス対策

コストが変動する状況でLLMを評価する際の推奨事項は以下の通りです：

• 価値、リスク、全体的なコスト構造に基づいて、AIへの投資に優先順位を付ける

• 予算を考える際に、セキュリティ、ガバナンス、法規制コンプライアンスにかかるコストも考慮する

• コストだけではなく、品質、スループット、レイテンシも考慮に入れて、モデルの有効性を評価する

生成AIのAPI価格が低下するのに合わせて、企業や組織はクラウド・ベース・モデルとオンプレミス・モデルのバランスを取りながら、AI導入戦略を見直す必要があります。クラウドAIは、スケーラビリティ、俊敏性、既存AIエコシステムとの統合性に優れています。一方で、オンプレミス・ソリューションは、法規制コンプライアンス、セキュリティ、専用インフラストラクチャに関するニーズがある組織に適している場合があります。

クラウド・ベースのLLMの使用を評価する際の推奨事項は以下の通りです：

• クラウドとオンプレミスのトレードオフのバランスを取りながら、AI導入をビジネス上の優先課題に整合させる

• データ・セキュリティ・ポリシーを遵守しながら、AIユースケースのためのクラウド採用を評価する

• 柔軟性を求める場合は、クラウドとオンプレミスの両方のインフラストラクチャを活用するハイブリッド・モデルを検討する

モデル・タイプ、パフォーマンス、コスト効率という3つの重要な基準に基づいてLLMを評価します。

1. モデル・タイプ

• 汎用LLM：コンテンツ生成、要約、会話型AIのための多用途モデル (GPT-4 Turboなど)
• ドメイン固有のLLM：専門的な機能を備え、業界固有の用途 (金融、ヘルスケアなど) に合わせて調整されたモデル

2. パフォーマンス評価指標 

業界ベンチマークと以下のようなカスタムの評価指標を組み合わせます。

• 正確さ／根拠性：事実に基づく回答とその精度
• 関連性／再現率：ビジネス上のニーズとの整合性
• 安全性／バイアス検知：出力におけるリスクの特定と軽減

3. コストに関する検討事項

LLM API価格だけでなく、以下も考慮します。

• ファインチューニングとモデル適応化にかかる費用
• AIガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスに関する費用
• 人材／インフラストラクチャへの投資

大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を理解し生成する能力において飛躍的な進歩を遂げた先進的なAIシステムです。その重要性は、幅広い応用可能性と、産業界におけるイノベーションの促進、そしてAI研究開発の方向性に大きな影響を与えている点にあります。今後さらに技術が成熟していくなかで、LLMの基本原理や評価手法、導入に伴うさまざまな考慮事項を十分に理解し、適切かつ責任をもって活用することが、企業や組織にとって極めて重要です。

企業や組織におけるAI領域の意思決定においては、ガートナーが提供する豊富なリサーチやベストプラクティスを参照することで、リスクを低減しながら戦略的にLLMを導入・運用する道筋への知見が得られます。具体的には以下のような支援をご提供いたします。

• 市場動向や主要ベンダーの評価: ガートナーのマジック・クアドラントやマーケットガイドなどにより、LLM領域を含むAIプラットフォームやサービス各社の強み・弱みを把握できます。

• 成熟度評価とロードマップ策定: ハイプ・サイクルなどを活用し、生成AIや自然言語技術の成熟度を見極めたうえで、自社に適した導入タイミングや投資計画を策定できます。

• 実装ガイダンスとTCO分析: ガートナーのリサーチノートやベストプラクティスを参照しながら、導入コスト（CAPEX/OPEX）や人材育成、セキュリティ要件などを含む総合的な検討を行えます。

• リスク管理とコンプライアンス: AI活用におけるデータ・プライバシー、コンプライアンス、バイアスなどのリスクへの対処法をレポートやガートナーのエキスパートとのディスカッションを通じて把握し、適切なガバナンス体制を整備できます。

ガートナーの知見を取り入れることで、企業や組織はLLM導入に関する最新の市場動向やベストプラクティスを得ると同時に、コストとリスクを見極めつつ迅速かつ最適なAI戦略を策定することが可能です。特に、大規模投資やグローバル展開を検討する際には、ガートナーの中立的な第三者視点の客観的な情報をご活用いただき、意思決定の質を高めるうえでお役立てください。